Analisis Pengaruh Laba dan Arus Kas terhadap ... ( Cesty Calestia, Muhammad Roni Indarto)
TB Vol. 19, No. 1, Juli 2018, hal. 43-56
http://journal.stimykpn.ac.id/index.php/tb TELAAH BISNIS ISSN
1411-6375 (cetak) 2541-6790 (online)
Analisis Pengaruh Laba dan Arus Kas terhadap Financial Distress pada Perusahaan Transportasi yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2012-2016

## Cesty Calestia Muhammad Roni Indarto
Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen YKPN, Yogyakarta e-mail: ronisumitro@gmail.com

## Abstract
This study aims to investigate the effect of Earnings Before Interest and Tax (EBIT)  and cash flow on financial distress in transport companies listed on the Indonesia Stock Exchange in 2012 to 2016. Transportation in Indonesia began to show significant development after the at - tention given by the government through 13 logistical policies in 2015. The sample used in this study was 14 companies with 210 research objects. The results found evidence that EBIT and Cash Flow significantly influence financial distress.
Keywords: financial distress, earning before interest and tax, cash flow

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh Earning Before Interest and Tax (EBIT) dan arus kas terhadap financial  distress pada perusahaan-perusahaan transportasi yang terdaftar di BEI tahun 2012 sd 2016. Transportasi di Indonesia mulai tahun 2015 mulai menunjukkan perkembangan yang cukup menggembirakan pasca adanya perhatian pemerintah melalui 13 kebijakan logistic pada tahun 2015. Sampel yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah 14 perusahaan dengan 210 objek penelitian. Hasil penelitian menemukan bukti bahwa EBIT dan Arus Kas berpengaruh secara signifikan terhadap financial distress.
Kata kunci: financial distress, earning before interest and tax, arus kas

## PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi pada berbagai bidang termasuk transportasi telah membawa dampak bagi dunia global, khususnya pada perusahaan transportasi di Indonesia baik pada sektor udara, laut, maupun darat. Tingginya demand terhadap jasa ini membuat perusahaan transportasi di Indonesia semakin berkembang pesat dalam beberapa tahun
terakhir. Namun dalam menjalankan kegiatan operasionalnya tak jarang perusahaan mengalami berbagai masalah, salah satunya yaitu masalah  keuangan. Untuk menghadapi masalah tersebut perusahaan memilih alternatif dengan melakukan pinjaman ke bank, penggabungan usaha, atau justru menutup usahanya karena pailit.

## Telaah Bisnis Volume 19, Nomor 1, Juli 2018
Salah satu yang terjadi pada perusahaan transportasi udara yaitu PT Metro Batavia sebagai operator maskapai Batavia Air bangkrut karena tidak mampu membayar hutang senilai USD 4.688 juta kepada kreditur. Akibatnya, Batavia Air dinyatakan pailit oleh Pengadilan Niaga (PN) Jakarta Pusat pada Rabu 30 Januari 2013. Maskapai penerbangan yang tidak didukung dengan sumber daya keuangan yang kuat, manajemen yang baik, dan ketidaktepatan perhitungan  dalam  ekspansi  dapat  tergusur dalam  persaingan.  Apabila  PT Metro Batavia mampu memprediksi pembayaran hutang jangka pendek dan hutang jangka panjang maka tidak terjadi financial distress dan menimbulkan kegagalan pembayaran hutang sehingga tidak terjadi kepailitan.
Mengacu pada yang dialami oleh perusahaan penerbangan PT Metro Batavia, perusahaan  dapat  dikatakan  mengalami financial  distress  dimana suatu perusahaan menghadapi masalah kesulitan keuangan sehingga aktivitas perusahaan menjadi terhambat dan tidak lancar. Istilah umum untuk menggambarkan situasi tersebut adalah kebangkrutan, kegagalan dan default. Ketidakmampuan  melunasi  hutang menunjukkan  adanya  masalah  likuidasi pada perusahaan.
Rudyawan dan Badera (2009) mendefinisikan financial distress terjadi saat terdapat beberapa peristiwa yang menunjukkan keraguan besar tentang kemampuan perusahaan dalam mempertahankan kelangsungan hidup perusahaan. Peristiwa tersebut beberapa diantaranya adalah kerugian operasi yang berulang terjadi, kekurangan  modal  kerja, rasio  keuangan  yang  jelek  dan  arus  kas negatif dari kegiatan operasi.
Kewajiban  dilunasi  dengan  kas dan  jika  arus  kas  operasi bernilai negatif maka perusahaan tidak mempunyai kas yang cukup untuk   melunasi   kewajibannya.
Financial   distress   sering   kali digunakan untuk menggambarkan perusahaan yang memiliki ketidakmampuan melunasi hutang, menunjukkan kinerja negatif, dan menunjukkan adanya masalah likuiditas.
Beberapa penelitian mengenai financial distress telah dilakukan. Penelitian-penelitian tersebut menghasilkan temuan yang berbeda. Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Fanni Djongkang dan Maria Rio Rita (2014) menghasilkan temuan bahwa laba cukup kuat digunakan sebagai prediksi financial distress suatu perusahaan, sedangkan arus kas tidak dapat digunakan sebagai prediksi kondisi financial distress.
Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Nining Zulandari (2016) menyatakan model  laba  berpengaruh  kuat  dalam memprediksi  kondisi financial  distress sedangkan model arus kas tidak cukup kuat dalam memprediksi kondisi financial distress pada perusahaan transportasi yang terdaftar di Bursa efek Indonesia.
Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh Novita Sari Dewi, H. Hadi Sunaryo dan M. Khoirul (2017) menyatakan bahwa penggunaan laba dan arus kas   berpengaruh signifikan      terhadap      kondisi      financial distress   pada perusahaan pertambangan batu bara yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode tahun 2012-2014.
Rudyawan dan Badera (2009) mendefinisikan financial  distress  terjadi saat  terdapat  beberapa  peristiwa yang  menunjukkan  keraguan  besar tentang kemampuan perusahaan dalam mempertahankan kelangsungan hidup perusahaan.   Peristiwa   tersebut   beberapa diantaranya   adalah kerugian operasi  yang berulang terjadi, kekurangan  modal kerja, rasio keuangan penting yang jelek dan arus kas negatif dari kegiatan operasi. Laporan laba  rugi  merupakan  laporan  yang  dapat digunakan  investor dalam menilai kondisi likuiditas suatu perusahaan terutama dalam
Analisis Pengaruh Laba dan Arus Kas terhadap ... ( Cesty Calestia, Muhammad Roni Indarto)
menilai kemampuannya dalam menghasilkan laba bagi perusahaan.
Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Nining Zulandari (2016), mengungkapkan bahwa laba berpengaruh signifikan  dalam  memprediksi financial distress suatu perusahaan. Dari beberapa telaah artikel di atas dapat dibuat hipotesis pertama sebagai berikut;
Hipotesis 1: Laba berpengaruh signifikan terhadap financial distress.
Rudyawan dan Badera (2009) mendefinisikan financial  distress  terjadi saat  terdapat  beberapa  peristiwa yang  menunjukkan  keraguan  besar tentang kemampuan perusahaan dalam mempertahankan kelangsungan hidup perusahaan.   Peristiwa   tersebut   beberapa diantaranya   adalah kerugian operasi  yang berulang terjadi, kekurangan  modal kerja, rasio keuangan penting yang jelek dan arus kas negatif dari kegiatan operasi.
Dengan demikian arus kas juga dapat digunakan sebagai indikator oleh pihak luar dalam menganalisa kondisi keuangan perusahaan. Laporan arus kas  akan memberikan  hasil  yang lebih  tepat  untuk mengevaluasi sumber dan penggunaan kas perusahaan. Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Novita Sari Dewi, H. Hadi Sunaryo dan M. Khoirul (2017), menyatakan bahwa arus kas berpengaruh signifikan  dalam  memprediksi financial distress suatu perusahaan. Dari telaah bebera[a artikel di atas dapat dimunculkan hipotesis kedua sebagai berikut;
Hipotesis  2:  Arus  kas  berpengaruh signifikan  terhadap financial distress .
Dari kedua hipotesis di atas dapat digambarkan kerangka berpikir dalam penelitian ini, seperti yang terlihat pada Gambar 1 di bawah ini

## Gambar 1 Kerangka Berpikir
Dari gambar1 yang mengenai kerangka berpikir dalam penelitian ini dijelaskan bahwa laba dapat mempengaruhi financial distress , secara teoritis bila laba sebuah perusahaan menunjukkan kenaikkan maka financial  distress akan menurun, hal ini dapat dijelaskan secara teoritis bahwa dengan kenaikan laba perusahaan maka kemampuan perusahaan untuk membayar kewajiban keuangannya pada saat jatuh tempo yang menyebabkan kebangkrutan atau kesulitan keuangan perusahaan akan semakin meningkat, sehingga perusahaan akan semakin mampu dalam mengelola keuangan dalam menghadapi kesulitan keuangan.
Selanjutnya dalam gambar 1 juga dapat dijelaskan hubungan antara arus kas dengan financial distress, secara teoritis bila arus kas perusahaan semakin naik atau semakin baik maka  financial  distress  yang akan dialami oleh perusahaan akan semakin kecil atau semakin turun. Arus kas dalam perusahaan dapat dianalogikan sebagai aliran darah dalam tubuh manusia, apabila aliran darah dalam tubuh manusia tersendat pada bagian tertentu maka bagian tersebut akan terasa sakit atau tidak nyaman, sebaliknya apabila aliran darah lancara pada seluruh bagian badan manusia maka manusia tersebut akan sehat secara fisik. Demikian halnya arus kas pada perusahaan, apabila arus kas perusahaan lancar pada seluruh bagian maka akan sehat perusahaan tersebut secara financial, sehingga akan menyebabkan turunnya financial distress pada perusahaan tersebut.
Financial Distress

## Telaah Bisnis Volume 19, Nomor 1, Juli 2018
Dengan memperhatikan hipotesis dan kerangka berpikir di atas maka dapat disusun sebuah proxy atau formula sebagai berikut:
Y it = α - β1 X it – β 2 X it + e it …………… (1)
Keterangan : Y it = Financial Distress α  = konstanta β 1 = koefisien Laba X it = Laba perusahaan pada tahun ke t β 2 = koefisien Arus Kas X it = Arus Kas Perusahaan pada tahun ke t e it = Error Term
Bisnis transportasi di Indonesia merupakan bisnis yang menjanjikan mengingat  bahwa  letak  geografis  negara Indonesia sebagai negara kepulauan menjadi pasar  potensial  bagi  pelaku  bisnis transportasi.  Pada  tahun  2017 Indonesia berada di peringkat keempat dunia sebagai negara dengan jumlah penduduk terbanyak di dunia dengan jumlah penduduk sebanyak 326.625.791 jiwa menurut CIA World Factbook yang berlokasi di Amerika Serikat.
Prospek transportasi dan logistik di Indonesia sangat cerah,  karena Indonesia dikenal sebagai negara kepulauan dengan lebih dari 17.500 pulau besar maupun kecil dan negara ini memiliki Panjang 5.120 kilometer yang membentang dari Timur ke Barat dan 1.760 kilometer yang membentang dari Utara ke Selatan.
Selain itu Indonesia dikenal sebagai negara dengan ekonomi terbesar di Asia Tenggara, sektor transportasi dan logistik di Indonesia berperan sangat penting, sehingga menjadikan Indonesia salah satu yang paling berpengaruh di kawasan Asia Tenggara.
Transportasi dan logistik merupakan salah satu sektor yang sangat diperhatikan dan diminati oleh pemerintah Indonesia diperkirakan sekira 24% Produk Domestik Bruto (PDB) Indonesia digunakan untuk transportasi dan logistik.
Ketertarikan pemerintah Indonesia akan bidang transportasi dan logistik ini ditunjukkan dengan dikeluarkannya 13 kebijakan logistik oleh presiden Joko Widodo pada tahun 2015, termasuk didalamnya adalah penyederhanaan prosedur lisensi dan pembatalan peraturan regional yang tidak menarik, sehingga dengan rencana-rencana ini pemerintah Indonesia bertujuan untuk mengurangi biaya transportasi dan logistik serta meningkatkan perkembangan sektor ini. Diharapkan dengan kinerja kinerja sektor transportasi dan logistik yang bagus berarti biaya transportasi yang murah untuk barang-barang maupun transportasi lainnya, sehingga bisa menjadi salah satu daya saing ekonomi bagi Indonesia.
Dari kondisi di atas maka penelitian ini diarahkan pada perusahaan-perusahaan transportasi yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia pada tahun 2012 sampai dengan 2016.

## METODE PENELITIAN

## Laba
Menurut Husnan dan Pujiastuti (2015) indikator laba adalah Laba adalah  penjualan dikurangi dengan biaya. Untuk  mengetahui laba  sebelum  pajak atau earning    before taxes (EBT) digunakan rumus seperti dalam Tabel 1 sebagai berikut:
Analisis Pengaruh Laba dan Arus Kas terhadap ... ( Cesty Calestia, Muhammad Roni Indarto)

## Tabel 1. Earning Before Interest and Taxes
Penjualan
Biaya Pokok Penjualan
Earning Before Interest Taxes, Depreciation and Amortization
(EBITDA)
Depresiasi
Amortisasi
Laba Operasi Earning Before Interest and Taxes (EBIT)
Biaya Bunga ( Interest )
Laba Sebelum Pajak Earning Before Taxes
(EBT) XXX (XXX) XXX (XXX) (XXX) XXX (XXX) XXX
Laba yang digunakan dalam penelitian ini adalah laba sebelum pajak/earning before taxes (EBT). Laba sebelum pajak digunakan dengan alasan untuk menghindari pengaruh tarif pajak yang berbeda antar periode yang dianalisis. Variabel  ini  dinyatakan  dalam variabel dummy. Laba sebelum pajak dinyatakan dengan angka 0 (nol) dan rugi
sebelum pajak dinyatakan dengan angka 1 (satu).

## Arus Kas
Menurut  Subramanyam  dan Wild  (2010)  indikator  arus  kas adalah sebagaimana Tabel 2 berikut:

## Tabel 2. Arus Kas

## Financial distress
Berikut persamaan Z-Score  yang di modifikasi  Altman  (Altman, 2005):
Z = 6,56 X1 + 3,26 X2 + 6,72 X3 + 1,05 X4 ..(2)
Keterangan:
Z    = financial distress index X1 = working capital/total asset X2 = retained earnings / total asset X3 = earning before interest and taxes/total asset X4 =  book value of equity/book value of total liabilities
Score untuk perusahaan non manufaktur adalah sebagai berikut:
Z > 2,60                : Perusahaan dalam kondisi baik
1,1 ≤ Z ≤ 2,60    : Perusahaan dalam kondisi rawan bangkrut
Z < 1,1                  : Perusahaan mengalami financial distress
Populasi pada penelitian ini adalah seluruh perusahaan sub sektor transportasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dengan jumlah 33 perusahaan. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah purposive  sampling  yaitu pengambilan sampel denganb menggunakan batasan- batasan tertentu (sesuai  dengan kriteria tertentu),  tujuannya  untuk  mendapatkan sampel  yang  representatif  sesuai  dengan kriteria  yang  dibutuhkan  oleh peneliti. Adapun kriteria dalam pengambilan sampel adalah sebagai berikut:
1.  Perusahaan sub sektor transportasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
2.  Perusahaan tidak mengalami delisting dari Bursa Efek Indonesia selama

## Arus kas dari aktivitas operasi Arus kas dari aktivitas investasi
Arus kas dari aktivitas pendanaan Kenaikan (penurunan) kas bersih Kas awal tahun Kas akhir tahun XXX XXX XXX XXX XXX XXX

## Telaah Bisnis Volume 19, Nomor 1, Juli 2018
periode penelitian 2012-2016.
3.  Tersedia   data   laporan   keuangan perusahaan   yang   terdapat komponen variabel yang diperlukan dalam penelitian.
Kriteria penelitian yang telah ditetapkan dapat dilihat pada tabel di bawah ini:

## Tabel 3. Kriteria Pengambilan Sampel
Kriteria Perusahaan
Sebagai Sampel Jumlah Persentase Perusahaan sub sektor transportasi yang terdaftar di BEI 33 100% Perusahaan yang men- galami  delisting  dari BEI selama periode tahun 2012- 2016 17 51% Laporan keuangan yang tidak terdapat komponen variabel yang diperlukan 2 6% Jumlah perusahaan yang menjadi sampel penelitian 14 43% Periode penelitian 2012 s.d 2016 5 tahun Jumlah subjek penelitian 70 Jumlah objek penelitian 210

## Sumber: Data sekunder diolah, 2018
Dengan menggunakan teknik purposive sampling diperoleh 14 perusahaan sub sektor transportasi yang memenuhi kriteria pada Tabel 3 dengan periode penelitian selama 2012 s.d. 2016 maka diperoleh subjek penelitian sebanyak 70. Pada penelitian ini menggunakan dua variabel bebas dan satu variabel terikat sehingga seluruhnya terdapat tiga variabel maka diperoleh objek penelitian sebanyak 210 data.
Berdasarkan jenis data yang digunakan untuk melakukan penelitian adalah data kuantitatif dan berdasarkan sumbernya data yang digunakan data sekunder yang berupa dokumentasi. Data diperoleh dari situs resmi Bursa Efek Indonesia (BEI) yaitu www.idx. co.id.

## Uji normalitas
Menurut Winarno (2015), salah satu asumsi dalam analisis statistika adalah data berdistribusi normal. Dalam analisis multivariat, para peneliti menggunakan pedoman jika tiap variabel terdiri atas 30 data, maka data sudah berdistribusi normal. Uji normalitas dengan uji Jarque-Bera dapat dianalisis dengan kriteria, bila nilai J-B < 2 maka data terdistribusi secara normal, serta nilai probabilitas > 0,05.

## Uji pemilihan model regresi
Menurut  Winarno  (2015), dalam analisis  data  panel  diperlukan pemilihan model regresi yang tepat. Model regresi untuk analisis data panel adalah common effect model  (CEM),  fixed  effect  model (FEM), atau random effect model (REM). Untuk mengetahui model yang tepat dilakukan uji Chow, uji Hausman, dan uji Lagrange-Multiplier dengan menggunakan software Eviews9.
a.       Common Effect Model (CEM) Menurut Winarno (2015), model common effectmodel merupakan  pendekatan data  panel  yang  paling  sederhana. Model ini  tidak  memperhatikan  dimensi  individu maupun waktu sehingga diasumsikan bahwa peerilaku antar individu sama dalam berbagai kurun waktu. Model ini hanya mengkombinasikan data time series dan cross section dalam bentuk pool, mengestimasikan menggunakan penggunaan kuadrat terkecil atau pooled least square.
Adapun persamaan regresi dalam model common effect dapat ditulis sebagai berikut:
Yit = α + β1 Xit + eit ………… (3)
Dimana i menunjukkan cross section (individu) dan t menunjukkan periode waktunya. Dengan asumsi komponen error dalam pengolahan kuadrat kecil biasa, proses estimasi secara terpisah untuk setiap unit cross section dapat dilakukan.
Analisis Pengaruh Laba dan Arus Kas terhadap ... ( Cesty Calestia, Muhammad Roni Indarto)

## b.       Fixed effect model (FEM)
Menurut Winarno (2015), model fixed  effect  model mengasumsikan bahwa terdapat efek yang berbeda antar individu. Perbedaan itu dapat diakomodasi melalui perbedaan pada intersepnya. Oleh karena itu, dalam model fixed  effect  model parameter yang tidak diketahui akan diestimasi dengan menggunakan   teknik   variabel dummy yang   dapat   ditulis sebagai berikut:
Yit = α 0i + β1 Xit + β2 d1i + eit ……. (4)
Teknik di atas dinamakan Least Square Dummy Variable (LSDV). Selain diterapkan untuk efek tiap individu LSDV juga mengakomodasi  efek  waktu  yang  bersifat sistemik.  Hal  ini dapat dilakukan melalui penambahan variabel dummy waktu di dalam model.
c.       Random effect model (REM)
Menurut Winarno (2015), random effect  model  berbeda dengan fixed effect model .  Efek  spesifik  dari  masing-masing individu diperlakukan   sebagai   bagian   dari komponen error yang bersifat acak dan tidak berkorelasi dengan variabel penjelas yang  teramati.  Model  seperti  ini  dinamakan random    effect  model    (REM).  Model  ini sering  disebut  juga  dengan error effect model (ECM). Dengan demikian persamaan model random effect dapat dituliskan sebagai berikut:
Y it = α + β 1 X it + W it ............. (5)
Dalam  memilih  ketiga  model persamaan  regresi  diatas  maka dilakukan pengujian untuk memilih model yang tepat sebagai berikut:

## a.    Uji Chow
Menurut Winarno (2015), uji Chow merupakan pengujian untuk menentukan model  fixed  effect model atau common effect model yang lebih tepat digunakan dalam mengestimasi data panel. Hipotesis dalam uji Chow sebagai berikut:
H 0 : Common effect model H 1 : Fixed effect model
Dasar penolakan terhadap hipotesis di atas adalah dengan membandingkan probabilitas F statistik. Apabila nilai probabilitas F statistik lebih besar dari α (α = 0.05) maka H 0 diterima, yang berarti model yang lebih tepat adalah common effect model. Namun sebaliknya apabila nilai probabilitas F statistik lebih kecil dari α (α = 0.05) maka H 1 diterima, yang berarti model fixed  effect lebih tepat untuk digunakan.
b.       Uji Hausman
Menurut Winarno (2015), Hausman test adalah pengujian statistik apakah model fixed  effect model atau random effect model yang lebih tepat digunakan dalam regresi data panel. Uji ini dikembangkan oleh Hausman dengan didasarkan pada ide bahwa LSDV di dalam model fixed effect  model dan  GLS  adalah  efisien, sedangkan model OLS adalah tidak efisien. Di lain  pihak  akternatif  OLS efisien  dan  GLS  tidak  efisien. Karena itu H0  adalah hasil estimasi keduanya tidak berbeda sehingga uji Hausman bisa dilakukan berdasarkan perbedaan estimasi tersebut. Pengujian dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut:
H 0 : Random effect model
H 1 : Fixed effect model
Uji  ini  dapat  dilakukan  dengan melihat  nilai probabilitasnya. Apabila nilai probabilitas lebih besar dari α (α =
0.05) maka H 0 diterima. Namun apabila nilai probabilitasnya lebih kecil dari α (α = 0.05) maka H 1 diterima.

## c.       Uji Langrange-Multiplier (LM)
Menurut Winarno (2015), untuk mengetahui apakah model random effect model  lebih baik dari pada common effect  model maka dapat menggunakan uji  Langrange-Multiplier (LM) yang
Telaah Bisnis Volume 19, Nomor 1, Juli 2018
dikembangkan oleh Breusch-Pagan. Pengujian ini didasarkan pada nilai residual dari model common effect model. Hipotesis yang diajukan adalah intersep bukan merupakan variabel random   atau   stokastik.   Pengujian ini   dilakukan   dengan hipotesis sebagai berikut:
H 0 = Random effect model H 1 = Common effect model
Uji LM ini didasarkan dengan melihat nilai probabilitas Breusch-Pagan. Apabila   nilai   probabilitas Breusch- Pagan lebih besar dari α  (α  =  0.05) maka H 0 diterima. Namun apabila nilai probabilitas Breusch-Pagan lebih kecil dari α (α = 0.05 ) maka H 1 diterima.

## Regresi Linier Berganda
Regresi linier berganda digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel atau lebih, juga menunjukkan arah hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen (Ghozali, 2016). Adapun   persamaan   regresi   linier bergandanya sebagai berikut:
Y it = α - β 1 X it – β 2 X it + e it ……… (6)
Keterangan : Y it = Financial Distress α = Konstanta β 1 = Koefisien Laba X it = Laba perusahaan pada tahun ke t β 2 = Koefisien Arus Kas Xit = Arus Kas Perusahaan pada tahun ke t e it = Error Term

## Uji Asumsi Klasik
a.       Uji multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam regresi  ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (indepeden). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Untuk mendeteksi ada
atau tidaknya multikolinieritas di dalam model regresi adalah dengan menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen. Jika antara variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi (umumnya diatas 0.90), maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinieritas (Ghozali, 2016).
b.    Uji Heteroskedastisitas Menurut Ghozali (2016), uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Pada penelitian ini menggunakan uji White, uji White menggunakan residual kuadrat sebagai variabel dependen dan variabel  independennya terdiri  atas variabel independen  yang sudah   ada, ditambah dengan   kuadrat   variabel   independen, ditambah lagi dengan perkalian dua variabel independen. Adapun kriteria pengujian sebagai berikut (Winarno, 2015):
Nilai Obs*R-squared dan probabilitasnya lebih besar dari α = 5% atau 0,05.
1.   Jika probabilitas pada Obs*R-squared > 0,05 maka H0 diterima dan H1 ditolak.
2.   Jika probabilitas pada Obs*R-squared < 0,05 maka H0 ditolak dan H1 diterima. Pengujian ini dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut:
H 0 : Tidak ada gejala heterokedastisitas H 1 : Ada gejala heterokedastisitas

## Menilai Goodness of Fit
Ketepatan fungsi regresi sampel dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari Goodness of Fit . Untuk menilai Goodness of Fit dilakukan Uji F. Uji F dimaksudkan untuk melihat kecocokan model hubungan antara variabel independen terhadap variabel dependen. Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan nilai probabilitas F hitung dengan  tingkat  signifikansi  5%  (Winarno, 2015).
Analisis Pengaruh Laba dan Arus Kas terhadap ... ( Cesty Calestia, Muhammad Roni Indarto)

## Uji Hipotesis
a.    Uji Regresi Parsial (Uji T) Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variabel dependen (Ghozali, 2016).
Cara  melakukan  uji  t  bisa  dengan membandingkan  nilai statistik t dan titik kritis menurut tabel. Apabila nilai statistik thiting lebih tinggi dibanding nilai ttabel  maka hipotesis alternatif (H 1 dan H 2 ) diterima, yang berarti suatu variabel bebas secara individual mempengaruhi variabel terikat. Uji t juga dapat dilakukan dengan membandingkan nilai probabilitas signifikansi dengan tingkat signifikansi yaitu 0,05. Jika nilai probabilitas signifikansi < 0,05 maka hipotesis alternatif (H 1 dan H 2 ) diterima yang berarti terdapat pengaruh secara parsial untuk masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat.

## b.    Koefisien Determinasi
Koefisien  determinasi  ( adjusted  R 2 ) digunakan untuk mengukur seberapa jauh
kemampuan model dalam menerangkan variasi  variabel  dependen.  Nilai  koefisien determinasi antara nol sampai satu. Nilai adjusted  R 2 kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen sangat terbatas. Nilai Adjusted R 2 digunakan pada saat mengevaluasi mana model regresi terbaik. Tidak seperti R 2 , nilai Adjusted R 2 dapat naik atau turun apabila satu variabel independen ditambahkan kedalam model (Ghozali, 2016).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data pada penelitian ini diolah dengan menggunakan Microsoft Excel dan program Eviews9 untuk memudahkan dalam memproses data sehingga dapat menjelaskan variabel-variabel yang diteliti. Adapun hasil dan pembahasan pada penelitian ini adalah sebagaimana dilakukan dibawah ini.
Uji Normalitas Hasil uji normalitas:

## Gambar 2 Uji Normalitas

## Telaah Bisnis Volume 19, Nomor 1, Juli 2018
Hasil uji normalitas dengan menggunakan program Eviews9 dapat dilihat  dengan  melihat  koefisien  Jarque- Bera (J-B) dan probabilitas. Apabila nilai Jarque-Bera (J-B) lebih kecil dari 2, atau nilai probabilitas lebih besar dari 0.05 maka dapat dikatakan data berdistribusi normal (Winarno, 2015). Dari gambar 3 di atas dapat dilihat  bahwa  koefisien  Jarque-Bera  (J-B) sebesar 1.320193 (1.320193 < 2), sedangkan nilai probabilitasanya memberikan hasil sebesar 0.516801 (0.516801 > 0.05). Dari hasil perhitungan di atas dapat diketahui bahwa data berdistribusi normal.

## Pemilihan Model Regresi
Berdasarkan pengujian dari uji Chow hasil estimasi model yang tepat digunakan adalah  model  fixed  effect  model.  Dari  uji Hausman  hasil estimasi model yang tepat digunakan adalah model fixed  effect  model. Sedangkan dari uji LM hasil estimasi yang tepat digunakan adalah model estimasi common  effec  model. Maka penelitian ini menggunakan model estimasi fixed  effect model. Hal ini dapat dilihat dari hasil uji Chow (Tabel 4), Uji Hausman dan Uji Lagrange Multiplier (LM) di bawah ini:
Tabel 4. Uji Chow
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section 8.975615 (13.54) 0.0000 Cross-section Chi-square 80.557678 13 0.0000

## Tabel 5. Uji Hausman
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section-random 20.936329 2 0.0000

## Tabel 6. Uji Lagrange-Multiplier
Test Hypothesis Cross-section Time Both Breusch-Pagan 18.49922 (0.0000) 0.782904 (0.3763) 19.28212 (0.0000) Honda 4.301072 (0.0000) -0.884819 -- 2.415656 (0.0079) King-Wu 4.301072 (0.0000) -0.884819 -- 1.312575 (0.0947) Standardized Honda 4.816502 (0.0000) -0.647315 -- -0.496060 -- Standardized King-Wu 4.816502 (0.0000) -0.647315 -- -1.338022 -- Gourierioux, et, at * -- -- 18.49922 (<0.01)
Analisis Pengaruh Laba dan Arus Kas terhadap ... ( Cesty Calestia, Muhammad Roni Indarto)

## Tabel 7. Hasil Estimasi Model Terpilih
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob C 4.423255 0.341364 12.95760 0.0000 Laba -2.418279 0.528770 -4.573408 0.0000 Arus_Kas -1.383514 0.554578 -2.494714 0.0157 Effecta Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.894506 Mean dependent var 2.680311 Adjusted R-squared 0.865202 S.D. dependen var 4.027437 S.E. of regression 1.478665 Akaike info criterion 3.817788 Sum squared resid 118.0683 Schwarz criterion 4.331730 Log likelihood -117.6226 Hannan-Quinn criter 4.021932 F-statistic 30.52524 Durbin-Watson stat 2.277021 Prob(F-statistic) 0.000000

## Hasil Estimasi Regresi dengan Model Terpilih
Berdasarkan  Tabel 7  diperoleh persamaan  faktor-faktor  yang mempengaruhi financial distress pada perusahaan transportasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sebagai berikut:
Financial Distress = 4.4232 - 2.4182 Laba - 1.3835 Arus kas + e ……………….. (7)

## Uji Asumsi Klasik
Tabel 8 Uji Multikolinieritas
Correlation Laba ARUS_KAS LABA ARUS_KAS 1.000000 0.572144 0.572144 1.000000
Berdasarkan  hasil  uji  multikolinieritas pada  Tabel 8  tampak  bahwa hubungan linier antar variabel independen memiliki koefisien yang kecil yaitu 0.5721 (di bawah 0.90),
sehingga dapat diartikan bahwa tidak ada hubungan antar variabel independen atau data tidak mengandung masalah multikolinieritas.
Berdasarkan hasil uji White menunjukkan nilai Obs*R-squared adalah sebesar 1.3097 dan nilai probabilitas (chi- square) sebesar 0.5195. Nilai probabilitas di atas lebih besar dari α = 5%, (0.5195 > 0.05). Dengan demikian dapat diartikan data tidak mengandung masalah heterokedastisitas.

## Goodness of Fit (Uji F)
Ketepatan fungsi regresi sampel dalam menaksir nilai  aktual dapat diukur dari Goodness of Fit. Untuk menilai Goodness of Fit dilakukan Uji F. Uji F dimaksudkan untuk melihat kecocokan model hubungan antara variabel independen terhadap variabel dependen. Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan nilai probabilitas F hitung dengan  tingkat  signifikansi  5%  (Winarno, 2015).

## Telaah Bisnis Volume 19, Nomor 1, Juli 2018

## Tabel 9. Goodness of Fit

## Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.894506 Mean dependent var 2.680311 Adjusted R-squared 0.865202 S.D. dependent var 4.027437 S.E. of regression 1.478665 Akaike info criterion 3.817788 Sum squared resid 118.0683 Schwarz criterion 4.331730 Log likelihood -117.6226 Hannan-Quinn criter. 4.021932 F-statistic 30.52524 Durbin-Watson stat 2.277021 Prob(F-statistic) 0.000000 Berdasarkan Tabel 9 menunjukkan bahwa F statistik lebih kecil dari F tabel yaitu 0.0000 < 0.05, artinya kualitas model pada
persamaan tersebut baik untuk melakukan sebuah prediksi.

## Uji Hipotesis
Tabel 10. Uji Hipotesis Variable Coefficient Std. Error t-Statistic . Prob C 4.423255 0.341364 12.95760 0.0000 LABA -2.418279 0.528770 -4.573408 0.0000 ARUS_KAS -1.383514 0.554578 -2.494714 0.0157
Berdasarkan Tabel 10 dapat dilihat bahwa variabel laba, dengan pengujian satu sisi  yang  menggunakan  tingkat  signifikansi sebesar α = 5% diperoleh hasil sig-t sebesar 0.0000 < 0.05. Dengan demikian artinya secara  parsial  berpengaruh  signifikan terhadap  financial  distress. Analisis ini menunjukkan bahwa penelitian ini menerima H 1 =  Laba  berpengaruh  signifikan  terhadap financial distress.
Berdasarkan gambar 10 dapat dilihat bahwa variabel arus kas, dengan pengujian satu sisi yang menggunakan tingkat signifikansi  sebesar α = 5% diperoleh hasil sig-t sebesar 0.0157 < 0.05. Dengan demikian artinya secara parsial berpengaruh signifikan terhadap  financial  distress. Analisis ini menunjukkan bahwa penelitian ini menerima
H 2 =  Arus  Kas  berpengaruh  signifikan terhadap financial distress.
Dari kedua variabel penelitian dapat dilihat bahwa nilai probabilitas lebih kecil dari nilai signifikansi 0.05. Dengan demikian variabel laba dan arus kas berpengaruh signifikan      terhadap financial      distress pada perusahaan transportasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode tahun 2012- 2016.

## Koefisien Determinasi
Dari hasil perhitungan data dengan menggunakan program Eviews9. Nampak pada  gambar 9,  nilai  yang  dihasilkan pada  Adjusted R-squared sebesar 0.8652 atau 86.52%. Angka tersebut menunjukkan bahwa variabel- variabel independen yaitu
Analisis Pengaruh Laba dan Arus Kas terhadap ... ( Cesty Calestia, Muhammad Roni Indarto)
laba dan arus kas secara bersama mampu menjelaskan variasi pada variabel dependen yaitu  financial  distress sebesar 86.52% dan sisanya 13.48% dipengaruhi variabel lain diluar model.

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan   hasil   analisis   dan pembahasan   yang   telah   dijelaskan sebelumnya, maka kesimpulan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1.  Pengujian H1 yaitu laba berpengaruh signifikan  terhadap financial  distress pada perusahaan transportasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2012-2016, diterima dengan nilai signifikansi  0.0000  atau  0.00%  (lebih kecil dari 0.05 atau 5%).
2.  Pengujian H2   yaitu arus kas berpengaruh signifikan  terhadap financial  distress
pada perusahaan transportasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2012-2016, diterima dengan nilai signifikansi  0.0157  atau  1.57%  (lebih kecil dari 0.05 atau 5%).
3.  Penelitian ini menunjukkan bahwa kedua variabel independen yaitu laba dan arus kas dapat digunakan untuk memprediksi  financial  distress pada perusahaan sektor Infrastructure, Utilities  &  Transportation sub sektor Transportation yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2012-2016. Penelitian ini mendukung simpulan yang dilakukan oleh Novita Sari Dewi, H. Hadi Sunaryo dan M. Khoirul (2017)
4.  Besar  pengaruh  kedua  variabel independen  yaitu  laba  dan  arus kas terhadap variabel dependen yaitu financial distress adalah sebesar 86.52% dan sisanya 13.48% dipengaruhi oleh faktor-faktor lain yang tidak masuk dalam model penelitian ini.
Saran   yang  dapat  diberikan  dalam penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut:
1.  Untuk penelitian selanjutnya sebaiknya perlu ditambah jumlah periode penelitian.
2. Penelitian selanjutnya perlu mempertimbangkan  cakupan  sampel yang lebih luas. Hal ini bertujuan agar kesimpulan yang dihasilkan tidak hanya untuk perusahaan sub sektor transportasi saja.
4.  Sebaiknya   perlu   ditambah   variabel lain   yang   diperkirakan   akan berpengaruh  pada  financial    distress. Seperti  misalnya,  variabel independen penelitian ini dapat ditambah dengan variabel non keuangan seperti kondisi ekonomi maupun sensitivitas perusahaan terhadap kondisi ekonomi.

## REFERENSI
Altman, Edward I. 2005. Corporate Finan- cial Distress and Bankruptcy .  Edisi Ketiga. London: WILEY FINANCE.
Ardiyos. 2010. Kamus Besar Akuntansi . Ja- karta: Citra Harta Prima.
Atmini,  Sari  dan  Wuryana.  2013.  Manfaat Laba dan Arus Kas untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress pada Peru - sahaan Textile Mill Products dan Ap- parel and Other Textile Product yang Terdaftar  di  BEI. Simposium Nasi- onal  Akuntansi  VIII. htt p: // e-journal .
usd. ac .id / . Diakses tanggal 12 Oktober 2017.
Britama.  2012. Sejarah dan Profil Perusa- haan Transportasi di Indonesia. Yo- gyakarta:  htt p: / /britam a.com. Diakses tanggal 1 November 2017.
Bursa  Efek  Indonesia.  2017. Laporan Keuangan dan Tahunan. Yogyakarta:
Telaah Bisnis Volume 19, Nomor 1, Juli 2018
htt p: //i d x.c o.id /. Diakses tanggal 31
Oktober 2017.
Darsono dan Ashari. 2005. Pedoman Praktis Memahami Laporan Keuangan . Jakar- ta: Salemba Empat.
Djongkang,  Fanny  dan  Maria  Rio  Rita.
Manfaat  Laba  dan  Arus  Kas  untuk Memprediksi  Kondisi Financial Dis- tress. Jurnal Ekonomi dan Bisnis. htt p: //jurnal.uksw.ac .id /. Diakses tang- gal 7 Oktober 2017.
Dewi,  Novita  Sari,  H.  Hadi  Sunaryo  dan M.   Khoirul.   2017.   Pengaruh Peng - gunaan  Laba  dan  Arus  Kas  terhadap Kondisi Financial Distress. e-Jurnal Riset Manajemen .  htt p ://fe.unisma. ac.i d / .  Diakses  tanggal  7  Oktober 2017.
Ghozali,   Imam.   2016. Aplikasi   Anali- sis   Multivariete   dengan   SPSS . Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Harahap,   Sofyan   Safari.   2007. Analisis Kritis  atas   Laporan   Keuangan. Ja- karta: PT Raja Grafindo Persada.
Hery. 2016. Analisis Laporan Keuangan . Ja- karta: Grasindo.
Kariman,  Roziqon.  2016.  Prediksi  Kondisi Financial Distress dengan  Menggu - nakan Multiple Discriminant Analy- sis pada  Perusahaan  yang  Terdaftar di   BEI. Skripsi .   htt p: //fe.uny.ac .id /.
Diakses  tanggal  11 Oktober 2017.
Ramadhani, Ayu Suci dan Niki Lukviarman. 2009.  Perbandingan Analisis  Prediksi Kebangkrutan  Menggunakan  Model Altman  Pertama,  Altman  Revisi  dan Altman  Modifikasi  dengan  Ukuran dan Umur Perusahaan sebagai Variabel Penjelas. Jurnal Siasat Bisnis. Jurnal Vol. 13 No. 1. htt p: //uajy.ac .id /. Diak- ses tanggal 9 Oktober 2017.
Rudyawan    dan    Badera.    2009.    Opi - ni   Audit Going   Concern :   Kajian Berdasarkan  Model  Prediksi  Kebang - krutan,  Pertumbuhan  Perusahaan, Le- verage ,  dan  Reputasi  Auditor. Jurnal Akuntansi dan Bisnis. Vol. 4 No.2. htt p: / /unud.a c .id / .  Diakses  tanggal  10 Oktober 2017.
Subramanyam  dan  Jhon  J.  Wild.  2010. Analisis Laporan Keuangan .  Edisi Sepuluh. Jakarta: Salemba Empat.
Wiyono,  Gendro.  2011. Merancang Peneli- tian Bisnis dengan Alat Analisi SPSS 17.0 & Smart PLS 2.0. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Zulandari,  Nining.  2016.  Analisis  Penga - ruh Model Laba dan Model Arus Kas dalam     Memprediksi     Kondisi Fi- nancial     Distress Perusahaan Trans- portasi    yang   Terdaftar   di    Bursa Efek   Indonesia. Skripsi . Universitas Andalas. htt p: / /unpaj. ac .id /. Diakses tanggal  10  Oktober 2017.